地圖1D數據集三維空間

我有一個一維數據設置如下地圖1D數據集三維空間

19, 23, 35, 39, 39, 48, 48, 72, 83, 91, 151, 152, 153, 156, 158, 160, 250, 340, 490

我想要得到的最頻繁的範圍內出這個值設置的。我想到了應用k均值聚類算法並採用大多數元素的聚類。我用k = sqrt(n/2)

輸出應該151 - 160

當搜索我看到一些文章表明，應用k均值爲一維數據集的聚類是不是一個好主意。所以我想到了地圖1d數據集到3d空間。我所做的只是假設每個數據點的y和z座標爲0。

有沒有更好的方法將這個數據集映射到三維空間？或者是否有更好的方法來獲取1d數據集中最頻繁的範圍？

來源

2015-11-29 Thusitha Thilina Dayaratne

每次添加維度都會使生活變得更加困難，因此從1維度移動到3維度不太可能讓生活更輕鬆。

我會按順序對數據進行排序，然後想想如何從右向左移動它。例如，移動指針，使它們之間有N個項目的窗口，並找到窗口左端的值與窗口右端的值之間的差異最小的位置。

如果您確實想使用k-means like clustering，您可以對排序值數組使用動態編程來獲得確切答案。從左到右，在每個點上計算，對於i = 1..k，用最低成本的方式將該點的值劃分爲i個集羣。你可以通過考慮每個m的成本，將m..N作爲一個單獨的聚類，並且看着m-1的答案來計算出將先前劃分的最佳成本值分成i-1簇。

來源

2015-11-29 06:09:51 mcdowella

感謝您的解釋。但我沒有得到那個動人的部分。我看到我可以將Jenks分類器用於1D數據集，而不是增加維度。這與你的意思是一樣的嗎？ –

我不是Jenk分類器的粉絲（我更喜歡動態編程），但它是人們所期望並習慣的，因此使用它是有意義的。移動部分是因爲我不確定你在問什麼。它將回答諸如「在最小可能範圍內的十個值在哪裏？」等問題。 – mcdowella

嗯。在我的例子中，範圍是151-60。 Coz是大部分數字組成的最小範圍。我無法選擇固定的窗口大小：這是問題所在。這就是爲什麼我想使用聚類。你有什麼想法如何解決這類問題？ –

地圖1D數據集三維空間

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